23、网络计算资源共享与光缓存性能分析

网络计算资源共享与光缓存性能分析

在当今数字化时代，计算资源的高效利用和网络数据的快速处理至关重要。本文将深入探讨网络 RAM 计算资源共享网格（NCRS）以及光缓存性能的相关内容。

1. NCRS 计算资源共享系统

NCRS 的最终目标是构建一个计算资源共享系统。然而，由于网络延迟和带宽差异较大，NCRS 仅在某些条件下比本地执行效果更好。在后续分析中，我们假设计算的内存需求远高于本地内存容量。

在传统的本地计算环境中，当计算节点内存严重不足时，会发生大量的页面交换操作，这些操作所花费的时间远超过指令执行时间，因此可以忽略实际执行的指令数量的影响。进行 n 个连续页面的页面交换操作时，延迟由公式（1）给出：
[Latency = T_S + T_L + (n - 1) \times T_W + \frac{n \times S_P}{B_d}]
其中，$T_S$ 表示平均寻道时间，$T_L$ 表示平均延迟时间，$T_W$ 是两次连续读取之间的平均等待时间，$S_P$ 是页面大小，$B_d$ 是平均磁盘带宽。

在 NCRS 环境中，存在两种延迟情况。如果远程执行指令后的本地指令不需要远程执行结果，延迟就是发送指令的时间，与 IO 延迟相比可忽略不计；否则，本地指令必须等待远程执行结果，延迟由公式（2）给出：
[Latency = T_u + T_{RTT} + T_{remote - exec} + \frac{S_{result}}{B_N}]
其中，$T_u$ 是启动时间，$T_{RTT}$ 是往返时间，$T_{remote - exec}$ 是远程执行时间，$S_{result}$ 是远程执行结果的大小，$B_N$